SJTUThesis 的项目扩展与二次开发
2025-04-25 08:50:50作者:吴年前Myrtle
1. 项目的基础介绍
SJTUThesis 是一个开源项目,旨在为上海交通大学的学生提供一个符合学校要求的毕业论文模板。该模板遵循上海交通大学的论文格式规范,能够帮助学生们在撰写论文时保持格式的统一性和规范性。
2. 项目的核心功能
该项目的核心功能是提供一份详细的LaTeX模板,其中包括:
- 符合上海交通大学论文格式规范的文档结构。
- 自动生成封面、目录、参考文献等。
- 支持中英文双语撰写。
- 方便定制化的宏命令,便于用户调整模板样式。
3. 项目使用了哪些框架或库?
SJTUThesis 项目主要使用了 LaTeX 作为文档排版系统,它基于 TeX 发行版,如 TeX Live 或 MiKTeX。此外,项目还可能使用了如下LaTeX宏包和工具:
ctex:用于中文支持。biblatex:用于参考文献管理。xcolor、geometry、graphicx等常用宏包,用于文档格式调整和图片插入。
4. 项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构大致如下:
SJTUThesis/
├── main.tex # 论文主文件
├── sjtuthesis.cls # 上海交通大学论文模板类文件
├── bst/ # 存放参考文献样式文件
│ └── sjtuthesis.bst
├── figures/ # 存放图片文件
├── tables/ # 存放表格文件
└── chapters/ # 论文各章节的文件
├── chapter1.tex
├── chapter2.tex
└── ...
main.tex是整个论文的入口文件,定义了文档的基本结构和包含的章节文件。sjtuthesis.cls是项目自定义的文档类文件,包含了所有格式设置和命令定义。bst/目录下的sjtuthesis.bst是参考文献的样式文件,用于格式化参考文献列表。figures/和tables/目录分别用于存放论文中用到的图片和表格。chapters/目录包含了论文的各个章节,每个章节一个文件。
5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加模板样式:可以添加更多的样式选项,让用户根据喜好或具体要求选择不同的论文风格。
- 扩展宏命令:开发更多自定义宏命令,简化复杂的格式化操作,提高撰写效率。
- 兼容性提升:确保模板兼容更多的LaTeX发行版和编辑器。
- 国际化支持:除了中文和英文,增加对其他语言的支持,使模板适用于更多国家和地区。
- 功能增强:加入图表自动编号、交叉引用等高级功能,增强论文的专业性。
- 用户文档:编写详细的用户指南和文档,帮助用户更好地使用模板。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
765
4.97 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
680
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
879
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
456
438
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.08 K
1.1 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
303
118
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220